No necesitamos que ChatGPT nos enumere las razones por las que la IA generativa no suele ser «tan asombrosa», algunas son bastante obvias: la forma en que los algoritmos se alimentan del trabajo creativo a menudo sin permiso, albergan sesgos desagradables y requieren enormes cantidades de energía. y agua para tu entrenamiento. Todos ellos son problemas graves.
Sin embargo, dejando todo esto a un lado por un momento, es sorprendente cuán poderosa puede ser la IA generativa para crear prototipos de nuevas herramientas potencialmente útiles. Pude comprobarlo de primera mano visitando el “Sundai Club”, un hackathon de IA que se celebra un domingo al mes cerca del campus del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT). Hace unos meses, el grupo me permitió participar y decidió dedicar esa sesión a explorar herramientas que pudieran ser útiles para los periodistas. El club cuenta con el apoyo de la organización sin fines de lucro de Cambridge Æthos, que promueve el uso socialmente responsable de la IA.
Sundai Club está formado por estudiantes del MIT y Harvard, algunos desarrolladores profesionales, gerentes de producto e incluso una persona que trabaja para el ejército. Cada evento comienza con una lluvia de ideas de posibles proyectos que el grupo reduce hasta una opción final que intentan construir. Entre las propuestas más destacadas del hackatón El periodismo incluyó el uso de modelos de lenguaje multimodal para rastrear publicaciones políticas en TikTok, la generación automática de recursos y solicitudes de consulta de información pública, o el resumen de videoclips de audiencias judiciales locales para respaldar la cobertura de noticias locales.
¿En qué consiste el prototipo?
El grupo creado AI News Hound, un mecanismo que ayuda a los periodistas que cubren temas relacionados con la IA a identificar artículos potencialmente interesantes publicados en Arxivun servidor popular para preimpresiones de artículos de investigación. Es probable que mi presencia los convenciera de intentarlo, ya que en la reunión mencioné que para mí era una prioridad buscar investigaciones interesantes en el Arxiv.
Después de establecer una meta, Los programadores del equipo utilizaron la interfaz de programación de aplicaciones (API) de OpenAI para crear una incrustación de palabras.es decir, la representación matemática de los conceptos y sus significados incluidos en los artículos de Arxiv AI. Esto nos permitió analizar los datos para encontrar artículos relacionados con un término específico y explorar las relaciones entre diferentes áreas de investigación.
Utilizando otra palabra incrustada de hilos de Reddit, así como una búsqueda en Google News, los programadores diseñaron una visualización integral que muestra artículos de investigación junto con discusiones en la red social e informes de noticias relevantes. Aunque AI News Hound no tiene formato, muestra cómo los modelos de lenguaje grandes (LLM) pueden ayudar a extraer información de formas nuevas e interesantes.